Formation L’IA au service de l’Energie et de l’Industrie

IA
Formation détaillée

Comprendre et appliquer l’IA dans le secteur de l'Énergie et de l'Industrie

Programme
au format PDF

Durée

Tarif

2295 € / pers. HT

Programme
au format PDF

Durée

Tarif

2295 € / pers. HT

Objectifs

Comprendre les bases de l’IA, du machine learning et de l’apprentissage profond, leur fonctionnement, leur historique et les principaux types d’apprentissage
Faire le focus sur les principes fondamentaux de l’IA générative, ses concepts clés, ses principaux modèles et algorithmes
Appréhender les enjeux éthiques, réglementaires et de responsabilité liée à l’IA dans un contexte industriel et énergétique
Identifier et analyser des cas d’usage de l’IA dans les secteurs de l’Énergie et de l’Industrie et se projeter sur les évolutions futures de l’IA et les technologies avancées
Mettre en œuvre une démarche projet d’IA, en mobilisant des outils adaptés et en intégrant les étapes clés (cadrage, déploiement, évaluation)

Programme

1 – Introduction au Machine Learning et l’apprentissage profond

Historique du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle
Types d’apprentissage (Supervisé, semi-supervisé, non-supervisé)
Fonctionnement des réseaux de neurones
Types de réseaux de neurones (Feed-forward, CNN, LSTM, Transformers)
Applications actuelles de l’IA et du ML

2 – Comprendre l’apprentissage profond générative : concepts et principes

Introduction à l’IA générative
Principaux algorithmes de l’IA générative
Aperçu des usages et applications des modèles génératifs profonds
Enjeux et potentiel de l’IA générative
Aperçu des impacts dans des secteurs clés tels que l’énergie et l’industrie

3 – IA et les données

Types de données utilisés dans l’IA
Acquisition des données
Importance de la qualité des données
Risques liés aux données

4 – Applications de l’IA dans divers secteurs

Présentation des usages génériques : création de contenu, simulation, prédiction
Illustrations d’usages diversifiés d’IA génératives

5 – Gestion des risques, responsabilité et éthique dans l’IA

Identification et gestion des risques techniques et stratégiques
Questions éthiques : transparence, biais et réglementations

6 – Cas d’usage industrie et Energie

Identifier et analyser des cas d’usage de l’IA
Exemple de Cas d’usage dans les secteurs de l’Énergie et de l’Industrie

7 – Mise en Œuvre d’une solution ou d’un projet IA

Cadrage
Déploiement
Évaluation de la performance des modèles et des projets IA

8 – Cas d’usage concrets et perspectives futures dans le secteur de l’industrie et de l’Énergie

Études de cas : projets réussis dans l’énergie et l’industrie
Perspectives futures : tendances et innovations à venir
Synthèse et recommandations pour l’implémentation de l’IA générative

9 – Cas d’usage concrets et perspectives futures

Études de cas : projets réussis dans l’énergie et l’industrie
Perspectives futures : tendances et innovations à venir
Synthèse et recommandations pour l’implémentation de l’IA Générative

Ce programme a été mis à jour le 5 mai 2026.

À qui s’adresse
cette formation ?

Public

Responsables de la stratégie d'entreprise, décideuses/décideurs du secteur de l'énergie et de l'industrie, managers, ingénieures/ingénieurs industriels, business analysts, consultantes/consultants et auditrices/auditeurs.

Prérequis

Aucun.

Osez vous former à l’excellence

Un décryptage des tendances
Une « Bubble Care » d’exception
Partager avec ses pairs
Des espaces premium

Modalités

Méthodologie pédagogique

Cette formation concrète et pragmatique est illustrée par de nombreux exemples pratiques issus d’une expérience et d’un savoir-faire acquis sur de nombreux projets de taille variée au sein d’établissements et d’entreprises de différents secteurs. Support de cours téléchargeable à la fin de formation.

Méthodologie d’évaluation

Le stagiaire reçoit en amont de la formation un questionnaire permettant de mesurer les compétences, profil et attentes du stagiaire. Tout au long de la formation, les stagiaires sont évalués au moyen de différentes méthodes (quiz, ateliers, exercices et/ou travaux pratiques, etc.) permettant de vérifier l'atteinte des objectifs. Un questionnaire d'évaluation à chaud est soumis à chaque stagiaire en fin de formation pour s’assurer de l’adéquation des acquis de la formation avec les attentes du stagiaire. Une attestation de réalisation de la formation est remise au stagiaire.